Pytorch 2D特征张量1D跨维度输出相同的权重 - 腾讯云开发者社区

卷积块注意力模块（CBAM）在特征图中建立了具有空间维度和通道维度之间语义相互依赖性的跨通道和跨空间信息。因此，CBAM在将跨维度注意力权重集成到输入特征中方面显示出巨大的潜力。...与SE略有不同的是，CA将空间位置信息嵌入到通道注意力图中，以增强特征聚合。注意，CA将把原始输入张量分解为两个并行的1D特征编码向量，用于利用空间位置信息对跨通道相关性进行建模。...例如，Pytorch中的正常2D卷积核的参数维度是 [oup,inp,k,k] ，这不涉及batch维度，其中 oup 表示输入的输出平面，inp表示输入特征的输入平面，k分别表示kernel大小。...注意，在这里，仍然引入了两个张量，其中一个是 1×1 分支的输出，另一个是 3×3 分支的输出。...然后，利用2D全局平均池化对 1×1 分支的输出中的全局空间信息进行编码，并且最小分支的输出将直接在信道特征的联合激活机制之前转换为相应的维度形状。

2.8K3 0

PyTorch入门笔记-index_select选择函数

； dim(int) - 需要对输入张量进行索引的维度； index(LongTensor) - 包含索引号的 1D 张量； out(Tensor, optional) - 指定输出的张量。...[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) >>> # 获取2D张量的第2个维度且索引号为0和1的张量子集(第一列和第二列) >>> print...a[[2, 3]]；获取 2D 张量 b 的第 2 个维度且索引号为 0 和 1 的张量子集(第一列和第二列): torch.index_select(b, dim = 1, index = torch.tensor...0, index = index3)) IndexError: index_select(): Index is supposed to be a vector 使用 index_select 函数输出的张量维度和原始的输入张量维度相同...这也是为什么即使在对输入张量的其中一个维度的一个索引号进行索引 (此时可以使用基本索引和切片索引) 时也需要使用 PyTorch 中的高级索引方式才能与 index_select 函数等价的原因所在；

5.2K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

PyTorch入门笔记-基本数据类型

我们将标量称为 0D 张量（0维张量），向量称为 1D 张量（1维张量），矩阵称为 2D 张量（2维张量），依次类推。...()：PyTorch 内置函数，能够输出 tensor 的具体数据类型； isinstance(tensor, torch.XXXTensor)：tensor 类型的合法化检验，可以检查 tensor...1D 张量称为向量，在深度学习中阈值通常为向量的形式，不过在后期计算时阈值的维度会被广播机制进行推广。...2 # 可以为size函数传入指定索引来获取对应维度上的元素个数 >>> print(a.size(0)) 2 >>> print(a.size(1)) 3 2D 张量称为矩阵，在深度学习中常用于向量数据...为了方便矩阵计算以及提高效率，我们使用批梯度下降算法，即每次训练小批量的样本数据，因此我们通常会为 (784, ) 的向量特征添加一个批量维度 batch_size，784 就是 features 特征

2.3K2 0

PyTorch入门笔记-创建张量

比如：创建 0D 张量只需要指定 size = []；创建 1D 张量只需要指定 size = dim0，其中 dim0 为第 0 个维度的元素个数；创建 2D 张量只需要指定 size = dim0...「虽然传入的两个张量元素总个数不相等，但是通过 PyTorch 中的广播机制可以将符合广播机制的张量扩展成相同元素总个数的两个张量；」 >>> import torch >>> # 传入mean和std...PyTorch 的官方文档中强调："当输入参数 mean 和 std 的张量形状不匹配的时候，输出张量的形状由传入 mean 参数的张量形状所决定。"...代码段，「这是因为当传入的两个张量形状不匹配，但是元素总个数相等的情况下，PyTorch 会使用 reshape 函数将传入参数 std 的张量形状改变成和传入 mean 参数张量相同的形状，这可能会引发一些问题...、1D 张量和 2D 张量，创建 nD 张量与之类似，这里不再赘述。

3.5K1 0

NumPy的广播机制

，b1，b2是1维张量，即向量，c1，c2是如下所示的2维张量，即矩阵：?...尽管该技术是为NumPy开发的，但它在其他数值计算库中也得到了更广泛的应用，例如深度学习框架TensorFlow和Pytorch。...二、广播(Broadcasting)的机制让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐，shape中不足的部分都通过在前面加1补齐输出数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为...(1d array): 15 x 1 x 5Result (2d array): 15 x 3 x 5再来看一些不能进行broadcast的例子：A (1d array): 3B (1d array...输出数组的维度是每一个维度的最大值，广播将值为1的维度进行“复制”、“拉伸”，如图所示?

1.8K4 0

PyTorch 1.3 —新增功能？

PyTorch利用了两个运营商- match和unify 为名称的传播。 match 与上面定义的运算符相同，它检查两个命名张量是否可以匹配。...unify是一个运算符，用于确定应将两个输入张量名称中的哪一个传播为结果张量。引用官方的PyTorch文档： unify(A, B)确定哪个名称A并将B其传播到输出。...但是，命名张量当前最大的限制之一是它们无法完全支持Autograd引擎。尽管命名张量的梯度计算完全相同，但autograd引擎完全忽略了该名称，并忽略了其提供的其他安全性。...torch.flatten：输出torch.flatten(torch.tensor(0))是tensor([0])比较tensor(0)早。现在，它返回一个1D张量，而不是返回0D张量。...nn.functional.affine_grid：当align_corners = True时，更改了对1D数据的2D仿射变换和对2D数据的3D仿射变换的行为（即，当空间维之一具有单位大小时）。

3.2K3 0

并行训练算法一锅炖: DDP, TP, PP, ZeRO

1D Tensor并行对通信速度要求较高，不过1D在每层的输入和输出都有冗余的内存开销。...以图4为例，我们可以看到虽然模型权重被划分了，但是每个GPU都有重复的输入 X ,另外All-reduce之后每个GPU也会有重复的输出 Y ，所以后续一些工作尝试从这里做进一步改进,包括2D, 2.5D...2D Tensor Parallelism 2D Tensor Parallel [2] 基于SUMMA和Cannon矩阵相乘算法沿着两个不同的维度对输入数据，模型权重，每层的输出进行划分。...至此，每个GPU都只会保存部分的输入输出以及部分的权重。...虽然相比于1D Tensor并行，2D额外增加了模型权重的通信，但是需要注意的是当GPU数量很多的时候，每个GPU上分配的模型权重就会小很多，而且因为使用的All-reduce通信方式，所以2D也还是要比

2.9K3 0

文本序列中的深度学习

2D张量的形状（timesteps,output_features），其中每个时间步长是时间t处的循环的输出结果。...因为有很多权重矩阵，所以用单词o（Wo和Uo）索引单元格中用于输出的W和U矩阵。在此图片中添加一个跨时间步长传输信息的附加数据流。不同的时间步长Ct各不相同，其中C代表Carry。...序列数据上的1D卷积 2D卷积在每个小patch上进行卷积操作，和2D卷积类似，1D卷积在局部1D Patch(连续子序列)上进行卷积操作。这样的一维卷积可以识别序列中的局部特征模式。...序列数据的1D池化 2D池化操作具有1D等效形式：从输入提取1D patch（子序列）并输出最大值（最大池化）或平均值（平均池化）。...接收3D张量，形状(samples,time,features)，返回相同形状的3D张量。卷积窗口是时间周上的1D卷口，输入张量的axis1。

3.6K1 0

PyTorch和Tensorflow版本更新点

目录： •张量广播（numpy样式） •张量和变量的高级索引 •高阶梯度 •分布式PyTorch（多节点训练等） •神经网络层和特征：SpatialTransformers、WeightNorm、EmbeddingBag...PyTorch广播语义密切跟随numpy式广播。如果你熟悉数字广播，可以按照之前流程执行。一般语义学如果以下规则成立，则两个张量是“可广播的”： •每个张量具有至少一个维度。...这允许用户使用相同的[]-样式操作在Tensor的每个维度上选择任意索引，包括不相邻的索引和重复的索引。...PyTorch现在支持广播。 “一维”点行为被认为是不推荐的，并且在张量不可广播但具有相同数量的元素的情况下会产生Python警告。例如： ?...在以前没有发生过的代码中进行广播在两张张量不相同的情况下，广播的引入可能导致向后不兼容的变化，但是可以广播并具有相同数量的元素。

2.6K5 0

张量 101

X1 在 X0 基础上添加了时间维度 (红色箭头)，从标量扩展成向量 (vector)，又称为 1 维张量 (1D tensor)。...X2 在 X1 基础上添加了横截维度 (蓝色箭头)，从向量扩展成矩阵 (matrix)，又称为 2 维张量 (2D tensor)。...import tensorflow as tf tf.Tensor 由以下两个特征定义：数据类型 (data type)，包括整数、浮点数和字符等形状 (shape) Tensor 中的每个元素都具有相同而其已知的数据类型...点乘左右两边最常见的张量就是向量 (1D) 和向量 (1D) 矩阵 (2D) 和向量 (1D) 矩阵 (2D) 和矩阵 (2D) 分别看看三个简单例子。...具体做法，先适当复制元素使得这两个张量形状相同后再按元素操作，两个步骤：广播轴 (broadcast axes)：比对两个张量的维度，将形状小的张量的维度 (轴) 补齐复制元素：顺着补齐的轴，将形状小的张量里的元素复制

2.8K2 0

keras doc 5 泛型与常用层

默认为“None”，代表按样本赋权（1D权）。如果模型有多个输出，可以向该参数传入指定sample_weight_mode的字典或列表。在下面fit函数的解释中有相关的参考内容。...输入形如（nb_samples, input_dim）的2D张量输出形如（nb_samples, output_dim）的2D张量 ---- Activation层 keras.layers.core.Activation...，但它断开的是整个2D特征图，而不是单个神经元。..., input_dim3）的5D张量 ‘tf’模式下，输入应为形如（samples，input_dim1，input_dim2, input_dim3，channels）的5D张量输出shape 与输入相同...次参数 n：整数，重复的次数输入shape 形如（nb_samples, features）的2D张量输出shape 形如（nb_samples, n, features）的3D张量例子 model

1.6K4 0

算法金 | 这次终于能把张量（Tensor）搞清楚了！

本文基于 Pytorch1.2 张量与向量、矩阵的关系张量是向量和矩阵的扩展，它能够表示更高维度的数据。这种多维表示能力使得张量在处理图像、视频等复杂数据时更加得心应手。2....PyTorch 张量的操作与应用2.1 创建 PyTorch 张量PyTorch 提供了多种创建张量的方法，最基础的是使用 torch.tensor() 函数，它可以将 Python 列表或 NumPy...# 创建一个 1D 张量tensor_1d = torch.arange(0, 6)# 重塑为 2x3 的 2D 张量reshaped_tensor = tensor_1d.view(2, 3)# 使用...squeeze 移除尺寸为 1 的维度squeezed_tensor = reshaped_tensor.squeeze()# 使用 unsqueeze 增加一个维度unsqueezed_tensor...# 假设我们有一个卷积层的权重张量weights = torch.randn(3, 3, requires_grad=True)# 一个输入特征图张量input_tensor = torch.randn

1000 0

从PyTorch官方文档看多通道卷积

由于深度学习的库为了尽可能的发挥GPU加速计算的功能，都是通过批量计算卷积来提高计算效率，因此输出和输出的第一个维度是相同的，都是?。接下来，我们将问题简化，仅仅关注某一个对于输入张量的卷积计算。...从上图可以看出,对于输入通道数为3的张量，当有3个3×3×3卷积核时，输出了3个不同的特征图。读者需要注意的是，卷积核的维度是由是由输入张量的通道数决定的，如果卷积核的大小为?,则卷积核的维度为?×?...对于上图，我们在PyTorch中构建一个相同功能的卷积层，其参数量的大小如下图所示: ?...多通道卷积输出维度通过以上部分内容，我们了解了卷积核展开后的计算过程以及各层的参数量，接下来我们来看输出张量的维度计算。对于(?,?in,Hin,Win)的输入，其输出维度为(?,?...从以上公式可以看出，输出张量的维度由输入向量的维度，padding的大小，膨胀系数的大小，卷积核的大小，步长共同决定。以VGG16 为例计算网络的参数量 ?

2.4K4 0

PyTorch入门笔记-交换维度

PyTorch 中交换维度的操作有 transpose 和 permute 两种方式。...交换维度的操作至少要求张量拥有两个以及两个以上的维度才有意义，因此在介绍交换维度的方式时不再考虑 0D 和 1D 张量。...transpose 函数能够交换 nD 张量 () 的任意两个不同的维度 (交换相同的维度没有意义)； transpose 函数中的三个参数都是必选参数。...换句话说，如果修改了交换维度后的张量，原始张量也会发生对应的改变；由于 2D 张量仅有两个维度，交换维度的操作固定，类似对矩阵进行转置操作，因此 PyTorch 提供了一个更方便的方法 torch.t...PyTorch 针对这种多次交换维度的方式提供 permute 函数。 permute 前面提到过 PyTorch 从接口的角度将张量的操作分成两种方式。

6.3K4 0

【Pytorch 】笔记五：nn 模块中的网络层介绍

好吧，估计依然懵逼，下面我们就看看 1d、2d、3d的卷积示意图，通过动图的方式看看卷积操作到底在干啥？ 2.1 1d 2d 3d 卷积示意一般情况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几维卷积。...通过上面，我们会发现不同权重的卷积核代表不同的模式，会关注不同的特征，这样我们只要设置多个卷积核同时对图片的特征进行提取，就可以提取不同的特征。...这也能理解开始的卷积维度的概念了（一般情况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几维卷积），为什么最后会得到的 3 维的张量呢？...最后会得到 2 个二维的张量。二维卷积差不多说到这里吧，不明白我也没招了，我这已经浑身解数了，看这些动图也能看到吧，哈哈。毕竟这里主要讲 Pytorch，关于这些深度学习的基础这里不做过多的描述。...从比较重要的卷积层开始，学习了1d 2d 3d 卷积到底在干什么事情，采用了动图的方式进行演示，卷积运算其实就是通过不同的卷积核去提取不同的特征。

1.7K5 0

ActivityNet Kinetics夺冠 | PaddlePaddle视频联合时空建模方法开源

纯卷积网络结构 2D卷积网络结构在抽取外观特征（appearancefeatures）的时候，只利用了局部的空间信息而忽略了局部的时域信息；此外，对于时域动态，2D卷积网络仅融合了几个局部片段的分类得分并计算平均值...图2：基于ResNet骨架构建的StNet。StNet的输入是T ×3N×H ×W张量。通过2D卷积对局部时空模型进行模型。在Res3和Res4块之后插入时序卷积模块进行全局时空特征建模。...TXB 的输入是视频的特征序列，表示为T×C_in 张量。Channel-wise 1D 卷积的每个卷积核仅在一个通道内沿时间维度应用。...Temporal-wise 的 1D 卷积核在每个时序特征中跨所有通道进行卷积。基于PaddlePaddle 实战环境准备：PaddlePaddleFluid 1.3 + cudnn5.1 。...-weights参数指定需要评估的权重。

1.3K2 0

PyTorch入门笔记-张量相乘matmul函数02

若 a 为 1D 张量，b 为 2D 张量，torch.matmul 函数：首先，在 1D 张量 a 的前面插入一个长度为 1 的新维度变成 2D 张量；然后，在满足第一个 2D 张量（矩阵）的列数...（column）和第二个 2D 张量（矩阵）的行数（row）相同的条件下，两个 2D 张量矩阵乘积，否则会抛出错误；最后，将矩阵乘积结果中长度为 1 的维度（前面插入的长度为 1 的新维度）删除作为最终...张量（矩阵）的列数（column）和第二个 2D 张量（矩阵）的行数（row）相同的条件下，两个 2D 张量矩阵乘积，否则会抛出错误；最后，将矩阵乘积结果中长度为 1 的维度（后面插入的长度为 1...具体细节和 a 为 1D 张量，b 为 2D 张量的情况差不多，只不过，一个在 1D 张量的前面插入长度为 1 的新维度（a 为 1D 张量，b 为 2D 张量），另一个是在 1D 张量的后面插入长度为...1 的新维度（a 为 2D 张量，b 为 1D 张量）。

5.6K1 0

PyTorch入门笔记-创建已知分布的张量

) - 传入参数 mean 的张量中的每个元素都是对应输出元素的正态分布的均值； std(Tensor) - 传入参数 std 的张量中的每个元素都是对应输出元素的正态分布的标准差； generator...「虽然传入的两个张量元素总个数不相等，但是通过 PyTorch 中的广播机制可以将符合广播机制的张量扩展成相同元素总个数的两个张量；」 >>> import torch >>> # 传入mean和std...PyTorch 的官方文档中强调："当输入参数 mean 和 std 的张量形状不匹配的时候，输出张量的形状由传入 mean 参数的张量形状所决定。"...代码段，「这是因为当传入的两个张量形状不匹配，但是元素总个数相等的情况下，PyTorch 会使用 reshape 函数将传入参数 std 的张量形状改变成和传入 mean 参数张量相同的形状，这可能会引发一些问题...0D 张量、1D 张量和 2D 张量，创建 nD 张量与之类似，这里不再赘述。

3.4K3 0

PyTorch 深度学习（GPT 重译）（一）

这意味着存储 1,000,000 个浮点数的 1D 张量将需要确切的 4,000,000 个连续字节，再加上一些小的开销用于元数据（如维度和数值类型）。...输出是另一个张量，它呈现了相同基础数据的不同视图。新张量是一个大小为 2 的 1D 张量，引用了 points 张量中第一行的值。...= torch.tensor([0.2126, 0.7152, 0.0722]) 我们经常希望我们的代码能够泛化–例如，从表示为具有高度和宽度维度的 2D 张量的灰度图像到添加第三个通道维度的彩色图像...PyTorch 将允许我们将形状相同的东西相乘，以及其中一个操作数在给定维度上的大小为 1。它还会自动附加大小为 1 的前导维度。这是一个称为广播的特性。...实际上，在我们在第 3.2 节请求points[0]时，我们得到的是另一个索引与points张量相同存储的张量–只是不是全部，并且具有不同的维度（1D 与 2D）。

2011 0

深度学习-数学基础

在训练和测试过程中需要监控的指标（metric）：如果是分类问题一般预测正确占总预测的比例神经网络中的数学术语张量张量：数据的维度或者是数据的容器标量：仅包含一个数字的张量叫作标量；切记是一个数字...，不是一维数组，也称为0D张量向量：数字组成的数组叫作向量（vector）或一维张量（1D 张量）矩阵：2维张量，也称为2D张量 3D张量：若干个2D张量组成3D张量 4D张量：若干个3D张量组成...属性轴的个数：3D张量有3个轴，类似坐标系形状：整数元组（元组的概念相见python基础），表示每个周的维度大小，如2*2的矩阵形状为(2,2) 数据类型：float32、uint8、float64...，一般为数字，同时也存在字符串的情况张量现实展示向量数据：2D 张量，形状为 (样本, 特征)。...，以得到想要的形状，如(2,3)的2D张量，通过张量变形重组为（6,）的向量神经网络计算原理神经网络是由一个个层组合而成，每个层都会对输入进行添加权重，对于计算开始时间，神经网络会给出一个初始化的值

1K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

即插即用 | 高效多尺度注意力模型成为YOLOv5改进的小帮手

PyTorch入门笔记-index_select选择函数

PyTorch入门笔记-基本数据类型

PyTorch入门笔记-创建张量

NumPy的广播机制

PyTorch 1.3 —新增功能？

并行训练算法一锅炖: DDP, TP, PP, ZeRO

文本序列中的深度学习

PyTorch和Tensorflow版本更新点

张量 101

keras doc 5 泛型与常用层

算法金 | 这次终于能把张量（Tensor）搞清楚了！

从PyTorch官方文档看多通道卷积

PyTorch入门笔记-交换维度

【Pytorch 】笔记五：nn 模块中的网络层介绍

ActivityNet Kinetics夺冠 | PaddlePaddle视频联合时空建模方法开源

PyTorch入门笔记-张量相乘matmul函数02

PyTorch入门笔记-创建已知分布的张量

PyTorch 深度学习（GPT 重译）（一）

深度学习-数学基础

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐